【摘 要】
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深入理解驾驶人驾驶习性及其表征方法,对于实现在汽车自动驾驶、辅助驾驶等不同控制系统下的人机和谐交互具有重要意义。为此,本文中提出了一种基于随机森林模型的驾驶人驾驶
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775235,51475206);国家重点研发计划项目(2016YFB0100904);吉林省自然科学基金(20170101138JC)资助
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深入理解驾驶人驾驶习性及其表征方法,对于实现在汽车自动驾驶、辅助驾驶等不同控制系统下的人机和谐交互具有重要意义。为此,本文中提出了一种基于随机森林模型的驾驶人驾驶习性辨识策略。搭建了驾驶人驾驶数据实车采集系统,在典型跟车驾驶工况下对驾驶人驾驶习性数据进行了实时采集;根据层次聚类理论,对驾驶人驾驶习性进行了标定;在此基础上,引入随机森林模型建立了驾驶人驾驶习性辨识策略,并进行了重要性分析、模型训练和测试分析。测试结果表明,本文提出的基于随机森林模型的驾驶人驾驶习性辨识策略能有效辨识驾驶人驾驶习性,模型整体精
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